$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Post-COVID-19 시대 마비말장애 재활을 위한 디지털 치료제 기반의 커뮤니티케어 방안
A Study on the Digital Therapeutics Based Community Care for Rehabilitation in Dysarthria in the Post-COVID-19 Era 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.13 no.1, 2022년, pp.313 - 323  

이상도 (한국교통대학교 복지.경영학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구에서는 COVID-19시대에 비대면 서비스가 확대되고 있는 상황에서 마비말장애의 재활을 위한 디지털 치료제 기반의 커뮤니티케어 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 병원, 언어치료기관, 사회복지기관에서 근무하는 전문가들을 대상으로 질적연구를 수행하였고, 연구 결과 3개의 주제와 9개의 하위주제, 18개의 의미단위가 도출되었다. 분석결과에 근거한 디지털 치료제 기반의 커뮤니티케어 모델은 원격진단, 원격치료, 재활훈련 프로그램 제공, 동료지원가들의 지지, 임상적 지원, 의사소통 지원, 심리사회적 중재, 케어플랜 서비스 등 9가지 유형으로구성되었다. 본 연구는 디지털 치료제를 활용한 보건-복지 연계서비스를 위한 기초자료와 다학제간 협력에 기반한 공유케어 계획 수립의 가이드라인을 제공할 수 있을 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study was to explore ways a digital therapeutics-based community care plans for the rehabilitation in dysarthria in a situation where non-face-to-face services are expanding in the COVID-19 era. To this end, a qualitative study was conducted on experts working in hospitals, speec...

주제어

표/그림 (4)

참고문헌 (33)

  1. Joint Government-Related Department. (2018). Basic Plan for Intergrated Community Care - Step 1. Focus on Community care for the elderly. Korea : Seoul. 

  2. Y. J. Shin. (2018). The Premises of the Successful Implementation of 'Community Care'. Health and Social Research, 38(4), 5-9. 

  3. Y. K. Kim. (2020). COVID-19 and Social Welfare Center Respons and Challenges. Welfare Trends. 

  4. G. Riva, B. K. Wiederhold, D. D. Lernia, A. Chirico, E. Riva, F. M., F. Mantovani, P. Cipresso & A. Gaggioli. (2019). Virtual reality meets artificial intelligence : The emergence of advanced digital therapeutics and digital biomarkers. Annual Review of Cyberhterapy and Telemedicine, 18, 3-7. 

  5. K. M. Chung & E. S. Chung. (2020). New Mental Health Services in the Post-COVID-10 Era: Application of Technology-Based Approach to Autism Spectrum Disorders. Korean Journal of Clinical Psychology, 39(4), 309-324. 

  6. D. B. Freed. (2012). Motor speech Disorders : Diagnosis and Treatment(2nd ed.). New york Cengage Learning. 

  7. S. J. Jang & H. J. Choi. (2016). Effect of Percentage of Correct Consonants and Nasalance Score on the Speech Intelligibility and Acceptability in Adults with Dysarthria. Journal of Rehabilitation Research, 20(3), 67-82. 

  8. W. Ziegler. (2002). Task-related factors in oral motor control; Speech and oral diadochokinesis in dysarthria and apraxia of speech. Brain and Language, 80(3), 556-575. 

  9. Y. K. Hwang, Y. J. Hwang & S. R. Kim. (2018). Quality of Life of Patients with Post-Stroke Speech-Language Disorders. Audio Speech Research. 14(4), 292-299. 

  10. K. A. Yoon. (2019). Integrated Care Setting for the Elderly and the Roles of Social Workers. The Journal of the Korea Contents Association, 19(3), 441-456 

  11. P. Valentijn, S. Schepman, W. Opheij & M. Bruijnzeels. (2013). Understanding integrated Care: A Comprehensive Conceptual Framework Based on the Integrative Funtions of Primary Care. International Journal of Integrated Care, 13(1). 

  12. H. J. Kim. (2015). A Study on a Policy Collaboration of Health Care and Welfare Sectors in Community Welfare Service Delivery Scheme. Journal of Community Welfare, 54, 95-130. 

  13. Suwon City, Seoul National University Institute of Medical Management. (2011). A Study on the Linkage of Health and Welfare Services centered on the Human Service Center in Suwon City. 

  14. N. Genet et al. (2011). Home care in Europe : a systematic literature review. BMC health services research, 11(1), 207 

  15. A. Durbach, M. Makley & ML. Dodd. (2004). Manipulation of central nervous system plasticity: a new dimension in the care of neurologically impared patients. Mayo Clinic Proc., 79(6), 796-800. 

  16. J. A. Kleim, T. A. Jones & T. Schallert. (2003). Motor enrichment and the induction of plasticity before or after brain injury. Neurochem Res. 28(11), 1757-1769. 

  17. A. S. Park & S. M. Lee. (2020). Current Status Analysis and Development Plan of Digital Therapeutics. ETRI Insight. 2020-05 

  18. J. H. Yoon. (2017) Neurodegenerative Disease and Speech Rehabilitation. Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logepedics, 28(2), 79-83. 

  19. G. J. Hankey, K. Jamrozik, R. J. Broadhurst, S. Forbes & C. S. Anderson (2002). Long-term disability after first-ever stroke and related prognostic factors in the Perth Community Stroke Study, 1989-1990. STROKE, 33(4), 1034-1040. 

  20. G. Mann, G, J. Hankey & D. Cameron. (1999). Swallowing function after stroke: prognosis and prognostic factors at 6 months. STROKE., 30(4), 744-748. 

  21. W. S. Kim et al. (2020). Multidimensional Approach for Rehabilitation Status and Social Adaptation in Stroke Patients after Discharge - Interim Analysis-. Weekly Health and Illness, 13(42), 3009-3026. 

  22. K. B. Kim, Y. J. Lee & S. H. Sok. (2008). A comparative study on health status, depression, and quality of life between the elderly living with family and the elderly living alone. Journal of Korean Academy of Adult Nursing, 20(5), 765-777. 

  23. M. S. Lee. (2004). Factors influencing life satisfaction the elderly living alone. Journal of Korean Academy of Adult Nursing, 16(1), 17-26 

  24. K. Hilari, R. Wiggins, P. Roy, S. Byng & S. Smith, (2003). Predictors of health-related quality of life(HRQL) in people with chronic aphasia. Aphasilogy, 17(4), 365-381. 

  25. F. Biadsy, R. J. Weiss, P. J. Moreno, D. Kanevsky & Y. Jia. (2019). Parrotron: An End-to-End Speech-to-Speech Conversion Model and its Applications to Hearing-Impaired Speech and Speech Separation. Computer Science. arXiv: 1904.04169v3 

  26. M. J. Kim, J. Yoo & H. Kim. (2013) Dysarthric speech recognition using dysarthria - severity - dependent and speaker-adaptive models. In Interspeech 3622-3626. 

  27. Y. Takashima, R. Takashima, T. Takiguchi & Y. Ariki. (2020). Dysarthric Speech Recognition Based on Deep Metric Learning. Proc. Interspeech 4796-4800. 

  28. N. P. Narendra & P. Alku (2020). Glottal source information for pathological voice detection. IEEE Access, 8. 67745-67755. 

  29. C. Bhat. & H. Strik. (2020). Automatic assessment of sentence-level dysarthria intelligibility using BLSTM. Journal of Selected Topics in Signal Processing, 14(2), 322-330. 

  30. M. Tu, V. Berisha. & J. Liss. (2017). Interpretable Objective Assessment of Dysarthric Speech Based on Deep Neural Networks. In INTERSPEECH 1849-1853. 

  31. Y. R. Han. (2015). Introduction to Qualitative Research Methods. Park Young Story. 

  32. R. Chapey. (2001). Language Intervention Stragegies in Aphasia and Related Neurogenic Communication Disorders. (4th ed.). Philadelphia, PA: Lippincott Williams & Wilkins. 

  33. Y. K. Hwang, Y. J. Hwang & S. R. Kim. (2018). Quality of Life of Patients with Post-Stroke Speech-Language Disorders. Audiol Speech Research, 14(4), 292-299. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로